폴크(FOLC)

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출한다. > 이미지 색상의 정보를 이용해서 동일한 영역 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출 > srcImage : 입력, mskImage : 마스크, thresh1 : 경계값, L2gradient : 기울기 # Cv2.Canny > double thresh1 = 128.0, thresh2 = 228.0; > Cv2.Canny(srcImage, dstImage, thresh1, thresh2);

# 디지털 이미지 처리 # 이미지 형태의 변경이 가능하다. > 늘리기, 줄이기, 회전, 이동, 기울임, 뒤틀림 등에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 정보에서 특정한 위치의 정보를 이용해서 고정된 위치로의 맵핑 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, dst_size : 결과 크기, offsetX : X 방향 이동, offsetY : Y 방향 이동 > interpolation : 보간법, borderMode : 이미지끝부분, angle : 기울기(deg), scale : 배율 # Cv2.Resize > 이미지 형태 변경 - 늘리기, 줄이기 > double offsetX = 0.0, offsetY = 0.0; > InterpolationFlags..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출한다. > 이미지 색상의 정보를 이용해서 동일한 영역 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출 > srcImage : 입력, mskImage : 마스크, thresh1 : 경계값, L2gradient : 기울기 # cv::canny > double thresh1 = 128.0, thresh2 = 228.0; > int L2gradient = false; > cv::Canny(srcImage, dstImage, thresh1, thresh2, L2gradient); # cv::LineSegmentDetector > cv::Ptr det = cv::createL..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지 형태의 변경이 가능하다. > 늘리기, 줄이기, 회전, 이동, 기울임, 뒤틀림 등에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 정보에서 특정한 위치의 정보를 이용해서 고정된 위치로의 맵핑 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, dst_size : 결과 크기, offsetX : X 방향 이동, offsetY : Y 방향 이동 > interpolation : 보간법, borderMode : 이미지끝부분, angle : 기울기(deg), scale : 배율 # cv::resize > 이미지 형태 변경 - 늘리기, 줄이기 > double offsetX = 0.0, offsetY = 0.0; > int interpolation ..

# 인텔에서 실시간 컴퓨터 비전(이미지 프로세싱)을 목적으로 개발한 프로그래밍 라이브러리이다. # 인텔 CPU를 사용하게 되면 속도의 향상을 볼 수 있는 IPP를 지원한다. # 윈도우, 리눅스 등에서 사용하며 오픈소스 BSD 허가하에 무료 > TensorFlow, Torch / PyTorch 및 Caffe 등의 딥러닝 프레임워크를 지원 # OpenCV : Open Source Computer Vision, IPP : Intel Performance Primitives 관련 알고리즘 및 정보들은 무수히 많으며 심층 신경망 모듈 및 기계학습등의 내용도 포함되어 있다. 그 중에서 실시간 컴퓨터 비전에서 일반적으로 많이 사용되는 내용을 간략히 소개하면 다음과 같다. # 이미지 처리 # Image Filterin..